第36卷?第11期?2014-11(下)?
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收稿日期：2014-06-25
作者简介：刘威（1978 -），女，河北廊坊人，副教授，研究方向为图像处理和远程教学。
车牌倾斜校正算法研究
Study on a novel tilt correction approach of license plate
刘 威LIU Wei
（廊坊市广播电视大学，廊坊 065000）
摘 要：针对车牌倾斜给字符分割与识别带来的不便，提出了基于Sobel算子和Radon变换的车牌倾斜
校正算法。先对车牌图形进行边缘检测，接着对其进行Radon变换，确定出车牌在水平和垂直方向上的倾斜角度，结合不同方向上倾斜角度分别对水平倾斜、垂直倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正和错位偏移校正。最后，将本算法与文献提出的车牌倾斜校正算法进行比较，结果表明采用本算法进行车牌倾斜校正效果较好，运算效率高并对污迹、光照等不敏感，应用前景广泛。
关键词：倾斜校正；车牌；Sobel算子；Radon变换中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2014)11(下)-0085-04Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2014.11(下).24
0 引言
车牌识别作为智能交通系统关键组成部分，占有重要的作用。通过车牌识别技术，可以准确获得路面上车辆的车牌信息，为实时交通监控、安全防盗等提供重要依据。车牌识别[1]是利用计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，对摄像机拍摄的车辆图经由计算机的识别软件进行分析处理识别车牌上字符的一种技术。通常，由于拍摄角度与位置关系，会出现摄像机拍摄的车辆图片倾斜的现象，导致车牌分割错误，进而降低字符识别率。因此，倾斜车牌的校正就成为车牌识别过程中重要环节，通过对倾斜车牌校正，进一步正确分割车牌。
车牌倾斜主要有三种模式[2]，即水平方向、垂直方向和混合方向上(水平和垂直方向上的综合)的车牌倾斜。水平倾斜指车牌在垂直方向上的扭曲造成的，边框为一个平行四边形；垂直倾斜是由于车牌旋转一定的角度造成的，边框仍为矩形。现在采集的图像大多是混合倾斜的车牌图像，因此在校正过程中，需对两个方向上的倾斜同时进行校正。
现有的车牌倾斜校正算法主要有以下三种：1)Hough 变换法；2)旋转投影变换法；3)基于主元分析的车牌倾斜校正方法[3~7]。以上方法尽管在实际应用中都取得一定效果，但还存在一些不足。例如，Hough 变换通过求取车牌边框来确定倾斜
角，当车牌边框存在一些边框不明显、噪声等干扰因素影响时，该方法效果不理想；旋转投影变换法，需要在各个方向上进行投影计算，因而计算量大。基于此，本文提出一种新的车牌倾斜校正方法，即利用Sobel 算子对车牌图像进行边缘检测，接着对其进行Radon 变换，确定出车牌在水平和垂直方向上的倾斜角度，结合不同方向上倾斜角度分别对水平倾斜、垂直倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正和错位偏移校正，使得车牌正确分割。
1 边缘检测与Radon 变换
1.1 边缘检测
为了标识图像中亮度变化明显的点需要对其进行边缘检测，还大大减少了数据量，检测出边缘图像就可以进一步分析和提取特征。现在已有很多算法和算子的改进用于边缘检测，但各有优缺点，应用领域不同。本文采用Sobel 边缘检测算子[8~10]，它是离散性差分算子，由两个卷积核对原图像进行卷积，可得到横向与纵向亮度差分近似值。先对某一像素点(,)x y 周围像素值进行加权平均，判断该像素点是否处于极值，若是，则认为是边缘点。该算法具有计算简单有效，速度快对噪声具有平滑作用等优点。
对于一个连续图像函数(,)f x y ，在水平和垂直方向上的梯度分别用G X ，G Y 表示，G X 则用来检